Llevamos siglos creando y usando herramientas para ahorrarnos esfuerzo. La rueda nos aligeró el peso, la calculadora se encargó de las operaciones complicadas y el GPS nos evitó memorizar mapas imposibles. La tecnología siempre ha ampliado nuestras capacidades.
Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial generativa es otra cosa porque ya no se trata solo de delegar ciertas tareas cognitivas, estamos empezando a externalizar el propio proceso de pensar. Y eso ya tiene un nombre: rendición cognitiva.
Cuando la respuesta llega con demasiada rapidez y facilidad
Nos gusta pensar que somos personas racionales que disfrutan reflexionando, analizando argumentos y evaluando evidencias. Sin embargo, la realidad dista mucho de esa imagen. Pensar consume energía, exige atención constante y, encima, nos obliga a tolerar la incertidumbre.
Nuestro cerebro, por razones meramente evolutivas, siempre está buscando atajos para consumir menos energía. Por eso, resulta tan tentador usar la inteligencia artificial y obtener una respuesta inmediata, bien redactada, aparentemente lógica y presentada como si fuera la verdad absoluta.
El problema es que esa comodidad tiene un precio.
Cuando recibimos la respuesta, nuestro cerebro se salta todo el trabajo que normalmente realizaría para llegar a ella. Dejamos de contrastar, cuestionar o explorar alternativas. Así, poco a poco, empezamos a aceptar conclusiones en vez de construirlas.
El nuevo oráculo
Aunque nos cueste reconocerlo, lo cierto es que, como humanidad, llevamos miles de años confiando en figuras que transmiten (o aparentan) conocimiento y seguridad. Dícese de los sacerdotes, pero también los médicos, profesores, líderes políticos o los “expertos” que antes aparecían en la televisión y ahora colman las redes sociales. Todos ellos comparten algo: transmiten autoridad.
La inteligencia artificial ha heredado (o sería más adecuado decir que ha sido diseñada para simular) esa capacidad. Cuando leemos una respuesta bien estructurada y redactada con fluidez, nuestro cerebro interpreta automáticamente que existe cierta competencia.
A fin de cuentas, no evaluamos una respuesta solo por su contenido, también tenemos en cuenta su forma, aunque a menudo de manera inconsciente. Eso significa que somos más propensos a aceptar una frase bien construida, fluida y coherente que una torpe, aunque ambas sean correctas (o incorrectas).
La inteligencia artificial está programada para parecer una experta incluso cuando se equivoca (algo que ocurre bastante a menudo y que ha sido catalogado como «alucinaciones de la IA«) porque no duda ni titubea. No corrige a mitad de la frase ni dice “no estoy segura”, como haría una persona. Y en un mundo saturado de incertidumbre, tener esa seguridad a mano resulta extraordinariamente tentador.
Un estudio que debería hacernos reflexionar
Un experimento realizado recientemente en la Universidad de Pensilvania analizó cómo interactuamos con las respuestas generadas por la inteligencia artificial. Sus resultados fueron, cuanto menos, preocupantes.
Cuando la IA ofrecía respuestas incorrectas, más del 70% de los participantes seguía aceptándolas. Pero lo más preocupante no era el error en sí, sino la confianza que depositaban en ella. Es decir, no solo se equivocaban, sino que estaban convencidos de tener razón.
En tres experimentos que involucraron a más de 1.300 participantes, los investigadores observaron que estos consultaban a la IA para resolver muchas de las tareas y su precisión prácticamente calcaba la de la propia inteligencia artificial. Por tanto, cuando la IA acertaba, ellos acertaban, pero cuando la máquina fallaba, ellos también.
Y lo peor es que, en muchos casos, ni siquiera intentaban verificar la respuesta. Simplemente la asumían como cierta, como quien copia una respuesta de un compañero de clase sin molestarse mínimamente en reflexionar sobre ella.
¿Qué es exactamente la rendición cognitiva?
La rendición cognitiva es un nuevo término que acuñaron dichos investigadores para referirse al fenómeno que se produce cuando dejamos de evaluar críticamente la información y empezamos a aceptar automáticamente las respuestas proporcionadas por una fuente externa debido a la confianza que nos inspira.
El resultado es una externalización progresiva del razonamiento. Obviamente, el problema no es que busquemos información fuera (algo que siempre hemos hecho para contrarrestar nuestras hipótesis u obtener más datos), sino que empezamos a delegar el proceso del pensamiento. Todos consultamos fuentes externas constantemente: los libros, artículos o profesores forman parte natural del aprendizaje.
La rendición cognitiva se produce cuando externalizamos nuestra capacidad para estructurar un argumento, ponderar alternativas, detectar inconsistencias o sacar conclusiones. Es decir, todo lo que define el pensamiento crítico.
¿Dónde está la diferencia? Cuando le pedimos a la IA que nos ayude a redactar un correo electrónico o que nos corrija los errores gramaticales o de sintaxis en un artículo, la usamos como una herramienta. En cambio, cuando le preguntamos qué deberíamos pensar sobre un tema político, un dilema moral o una decisión importante en la vida y aceptamos su respuesta sin más, estamos delegando el pensamiento.
El riesgo invisible de externalizar el pensamiento
No estamos usando la IA para pensar mejor (como queremos convencernos), sino para no tener que pensar. Y no porque no sepamos hacerlo, sino porque resulta más rápido y cómodo.
La cuestión es que el pensamiento crítico funciona como un músculo, por lo que si dejamos de utilizarlo, se debilita. Imaginemos a alguien que usa una calculadora para absolutamente todo. Al cabo de unos años seguirá teniendo resultados correctos, pero probablemente habrá perdido gran parte de su destreza mental para calcular.
Con el razonamiento ocurre algo parecido. Cuando dejamos que la inteligencia artificial construya constantemente argumentos, sintetice información o genere explicaciones, corremos el riesgo de practicar cada vez menos esas habilidades.
Obviamente, no es algo que ocurra de un día para otro. No es que uno se despierte una mañana siendo incapaz de pensar, es un proceso gradual en el que vamos realizando pequeñas cesiones, hasta que llega un día en el que nos cuesta seguir un hilo lógico, atar cabos y sacar conclusiones por nuestra cuenta.
¿Cómo usar la IA sin entregar las llaves de tu cerebro?
Llegados a este punto, es bastante difícil rechazar la inteligencia artificial, pero todavía estamos a tiempo para cambiar la forma en que la utilizamos. Por ejemplo, en vez de preguntarle: “¿Qué piensas de esto?”, podríamos pedirle que nos dé argumentos a favor y en contra, para sacar nosotros las conclusiones. Y en lugar de aceptar la primera respuesta, deberíamos reflexionar sobre ella y contrastar los datos.
Obviamente, eso requiere más esfuerzo cognitivo, pero es un precio ínfimo a pagar por seguir pensando libremente. A fin de cuentas, el verdadero riesgo no es que las máquinas se vuelvan más inteligentes, sino que capitulemos cognitivamente.
Referencia:
Shaw, S. D. & Nave, G. (2026) Thinking—Fast, Slow, and Artificial: How AI is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender. The Wharton School Research Paper; 10.31234.
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